View
234
Download
1
Category
Preview:
Citation preview
SISTEM KLASIFIKASI KEPRIBADIAN MENGGUNAKAN
JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
(LVQ) BERBASIS WEB
SKRIPSI
Disusun Sebagai Salah Satu Syarat
Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
pada Jurusan Ilmu Komputer / Informatika
Disusun Oleh :
ANGGI MERI PRATIWI
24010311130037
JURUSAN ILMU KOMPUTER / INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
UNIVERSITAS DIPONEGORO
2015
ii
HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI
Saya yang bertanda tangan di bawah ini :
Nama : Anggi Meri Pratiwi
NIM : 24010311130037
Judul : Sistem Klasifikasi Kepribadian Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning
Vector Quantization (LVQ) Berbasis Web
Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam tugas akhir/ skripsi ini tidak terdapat karya
yang pernah diajukan untuk memperoleh gelar kesarjanaan di suatu Perguruan Tinggi, dan
sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau pendapat yang pernah ditulis
atau diterbitkan oleh orang lain, kecuali yang secara tertulis diacu dalam naskah ini dan
disebutkan di dalam daftar pustaka.
Semarang, 26 Agustus 2015
Anggi Meri Pratiwi
24010311130037
iii
HALAMAN PENGESAHAN
Judul : Sistem Klasifikasi Kepribadian Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning
Vector Quantization (LVQ) Berbasis Web
Nama : Anggi Meri Pratiwi
NIM : 24010311130037
Telah diujikan pada sidang tugas akhir pada tanggal 21 Agustus 2015 dan dinyatakan lulus
pada tanggal 26 Agustus 2015.
Semarang, 28 Agustus 2015
Mengetahui,
Ketua Jurusan Ilmu Komputer/Informatika Panitia Penguji Tugas Akhir
FSM UNDIP Ketua,
Nurdin Bahtiar., S.Si, M.T Helmie Arif Wibawa, S.Si, M.Cs
NIP. 197907202003121002 NIP. 197805162003121001
iv
HALAMAN PENGESAHAN
Judul : Sistem Klasifikasi Kepribadian Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning
Vector Quantization (LVQ) Berbasis Web
Nama : Anggi Meri Pratiwi
NIM : 24010311130037
Telah diujikan pada sidang tugas akhir pada tanggal 21 Agustus 2015.
Semarang, 28 Agustus 2015
Pembimbing
Priyo Sidik Sasongko, S.Si, M.Kom
NIP. 197007051997021001
v
ABSTRAK
Kepribadian merupakan gambaran tingkah laku dari individu. Kepribadian penting untuk
diketahui agar dapat mengenal potensi diri. Tes kepribadian merupakan salah satu sarana
untuk mengetahui dan mengklasifikasikan kepribadian seseorang ke tipe kepribadian
tertentu. Jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) dapat digunakan
untuk melakukan klasifikasi sebuah pola berdasarkan permasalahan tertentu seperti halnya
dalam mengklasifikasi tipe kepribadian seseorang. Dalam penelitian ini jaringan syaraf
tiruan LVQ digunakan untuk mengklasifikasi kepribadian seseorang ke beberapa tipe yaitu
sanguinis, melankolis, phlegmatis dan koleris berdasarkan sejumlah set pertanyaan yang
menjadi alat ukur dalam penentuan kepribadian. Penelitian ini menggunakan metode LVQ
dengan parameter eksperimen antara lain penentuan bobot awal, learning rate (𝛼) dengan
parameter nilai antara 0.01 sampai 0.09, dan error minimum (𝑒𝑝𝑠) dengan parameter nilai
antara 0.000001 sampai 0.01 untuk mengetahui pengaruh terhadap tingkat akurasi
klasifikasi. Hasil eksperimen jaringan syaraf tiruan LVQ pada sistem ini menghasilkan
rata-rata tingkat akurasi 63.75% dan tingkat error 36.25% dengan parameter antara lain
inisialisasi bobot awal dari data yang mewakili tiap kelas, nilai 𝛼 = 0.02 dan error
minimum 𝑒𝑝𝑠 = 0.01.
Kata kunci : Kepribadian, Klasifikasi, Jaringan Syaraf Tiruan, Learning Vector
Quantization (LVQ)
.
vi
ABSTRACT
Personality was an image of the behavior of individuals. Personality was important to
know in order to able recognizing self potential. Personality test was one of tools to
determine and classify person‟s personality to a particular personality type. Neural network
Learning Vector Quantization (LVQ) was used to classify a pattern based on specific
issues as well as in classifying the type of personality. In this study, LVQ arficial neural
network was used to classify person‟s personality into several types: sanguine,
melancholic, phlegmatic and coleric by the set of questions that become a measuring tool
in determining personality. This study used LVQ method with experimental parameters
such as the determination of initial weight, learning rate (α) with parameter values
between 0.01 until 0.09, and the minimum error (eps) with the parameter value between
0.000001 until 0.01 to determine the effect on the level of classification accuracy. The
experimental result LVQ neural network in this system was giving 63.75% average
accuracy rate and 36.25% error rate with the parameters include weight initialization of
data that represent each class, the the value of α = 0.02 and eps = 0.01.
Keywords : Personality, Classification, Neural Network, Learning Vector Quantization
(LVQ)
vii
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat
dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul “Sistem
Klasifikasi Kepribadian Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector
Quantization (LVQ) Berbasis Web”.
Tugas akhir ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana
strata satu pada Jurusan Ilmu Komputer/ Informatika Fakultas Sains dan Matematika
Universitas Diponegoro Semarang.
Dalam penyusunan tugas akhir ini penulis banyak mendapat bimbingan, bantuan dan
dukungan dari berbagai pihak. Oleh karena itu, dengan segala kerendahan hati penulis
menyampaikan terima kasih kepada :
1. Prof. Dr. Widowati, M.Si, selaku Dekan FSM UNDIP
2. Nurdin Bahtiar, S.Si, M.T, selaku Ketua Jurusan Ilmu Komputer/ Informatika
3. Indra Waspada, S.T, M.TI, selaku Koordinator Tugas Akhir
4. Priyo Sidik Sasongko, S.Si, M.Kom, selaku dosen pembimbing
5. Semua pihak yang telah membantu hingga selesainya tugas akhir ini yang tidak
dapat penulis sebutkan satu persatu. Semoga Allah membalas segala kebaikan
yang telah diberikan.
Penulis menyadari bahwa dalam laporan ini masih banyak kekurangan baik dari
penyampaian materi maupun isi dari materi itu sendiri. Hal ini dikarenakan keterbatasan
kemampuan dan pengetahuan dari penulis. Oleh karena itu, kritik dan saran yang bersifat
membangun sangat penulis harapkan. Semoga laporan tugas akhir ini dapat bermanfaat
bagi penulis dan juga pembaca pada umumnya.
Semarang, 9 Agustus 2015
Penulis
viii
DAFTAR ISI
Hal
HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ........................................................ ii
HALAMAN PENGESAHAN ............................................................................................ iii
ABSTRAK ...................................................................................................................... v
ABSTRACT ..................................................................................................................... vi
KATA PENGANTAR ....................................................................................................... vii
DAFTAR ISI ................................................................................................................... viii
DAFTAR GAMBAR .......................................................................................................... xi
DAFTAR TABEL ............................................................................................................ xiv
DAFTAR LAMPIRAN ..................................................................................................... xv
BAB I PENDAHULUAN .................................................................................................. 1
1.1. Latar Belakang ............................................................................................... 1
1.2. Rumusan Masalah .......................................................................................... 3
1.3. Tujuan dan Manfaat ....................................................................................... 3
1.4. Ruang Lingkup ............................................................................................... 3
1.5. Sistematika Penulisan ..................................................................................... 3
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ......................................................................................... 6
2.1. Teori Kepribadian .......................................................................................... 6
2.1.1. Tipe Kepribadian ................................................................................ 7
2.1.2. Tes Kepribadian.................................................................................. 8
2.2. Sistem Berbasis Web ...................................................................................... 9
2.3. Proses Pengembangan Perangkat Lunak ...................................................... 10
2.3.1. System/Information Engineering ...................................................... 10
2.3.2. Analysis............................................................................................. 11
2.3.2.1. Pemodelan Data .................................................................. 11
2.3.2.2. Pemodelan Fungsional ....................................................... 16
2.3.3. Design ............................................................................................... 20
2.3.3.1. Perancangan Struktur Data ................................................. 20
2.3.3.2. Perancangan Antarmuka .................................................... 22
2.3.3.3. Perancangan Fungsional ..................................................... 22
2.3.4. Code .................................................................................................. 23
ix
2.3.5. Test ................................................................................................... 23
2.4. Preprocessing Data ...................................................................................... 24
2.5. Jaringan Syaraf Tiruan ................................................................................. 25
2.5.1. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan .................................................... 26
2.5.2. Fungsi Aktivasi ................................................................................. 26
2.5.3. Pelatihan Terbimbing dan Tak Terbimbing ..................................... 27
2.5.4. Learning Vector Quantization .......................................................... 28
2.6. Evaluasi Kinerja Classifier ........................................................................... 32
2.6.1. K-Fold Cross Validation .................................................................. 33
2.6.2. Confusion Matrix .............................................................................. 33
2.7. PHP ............................................................................................................ 34
2.8. MySQL ......................................................................................................... 35
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN .................................................................. 36
3.1. Analisis ......................................................................................................... 36
3.1.1. Pengumpulan Data............................................................................ 36
3.1.1.1. Preprocessing Data ............................................................ 37
3.1.1.2. Identifikasi Data Pelatihan dan Data Pengujian ................. 38
3.1.2. Deskripsi Umum Sistem ................................................................... 39
3.1.3. Kebutuhan Fungsional dan Non Fungsional .................................... 41
3.1.4. Pemodelan Data ................................................................................ 41
3.1.5. Pemodelan Fungsional...................................................................... 43
3.1.5.1. Context Diagram ................................................................ 43
3.1.5.2. Data Flow Diagram (DFD) ................................................ 44
3.2. Perancangan ................................................................................................. 47
3.2.1. Perancangan Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan ............................... 47
3.2.2. Perancangan Struktur Data ............................................................... 47
3.2.3. Perancangan Antarmuka ................................................................... 49
3.2.4. Perancangan Fungsi .......................................................................... 61
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN .............................................................. 75
4.1. Implementasi ................................................................................................ 75
4.1.1. Lingkungan Implementasi Sistem .................................................... 75
4.1.2. Implementasi Data ............................................................................ 76
4.1.3. Implementasi Antarmuka ................................................................. 79
x
4.1.4. Implementasi Fungsi ........................................................................ 89
4.1.5. Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan LVQ ..................................... 89
4.1.5.1. Contoh Perhitungan Manual LVQ ..................................... 89
4.1.5.2. Pelatihan LVQ .................................................................... 94
4.1.5.3. Pengujian LVQ ................................................................... 95
4.1.5.4. Evaluasi Hasil Eksperimen ................................................. 98
4.1.5.5. Klasifikasi dengan LVQ ..................................................... 98
Tabel 4.7 Contoh input jawaban dalam tes kepribadian................... 99
Tabel 4.8 Contoh input jawaban yang telah di-preprocessing ......... 99
4.2. Pengujian .................................................................................................... 100
4.2.1. Pengujian Fungsional Sistem ......................................................... 100
4.2.2. Rencana Pengujian Sistem ............................................................. 100
4.2.3. Hasil Pengujian Sistem ................................................................... 101
BAB V PENUTUP .......................................................................................................... 103
5.1. Kesimpulan ................................................................................................. 103
5.2. Saran .......................................................................................................... 103
DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................................... 105
LAMPIRAN .................................................................................................................. 107
xi
DAFTAR GAMBAR
Hal
Gambar 2.1 Model Waterfall (Pressman, 2001) ............................................................ 10
Gambar 2.2 Contoh E-R Diagram ................................................................................. 13
Gambar 2.3 Ilustrasi Kardinalitas Pemetaan One to One .............................................. 13
Gambar 2.4 Hubungan One to One (Silberschatz et al., 2001) ..................................... 14
Gambar 2.5 Ilustrasi Kardinalitas Pemetaan One to Many ............................................ 14
Gambar 2.6 Hubungan One to Many (Silberschatz et al., 2001) ................................... 14
Gambar 2.7 Ilustrasi Kardinalitas Pemetaan Many to One ............................................ 15
Gambar 2.8 Hubungan Many to One (Silberschatz et al., 2001) ................................... 15
Gambar 2.9 Ilustrasi Kardinalitas Pemetaan Many to Many ......................................... 16
Gambar 2.10 Hubungan Many to Many (Silberschatz et al., 2001) ................................. 16
Gambar 2.11 Contoh Conceptual Data Model (CDM) ................................................... 20
Gambar 2.12 Contoh Logical Data Model (LDM) .......................................................... 21
Gambar 2.13 Contoh Physical Data Model (PDM) ........................................................ 22
Gambar 2.14 Arsitektur Jaringan Syaraf Sederhana (Fausett, 1994) .............................. 26
Gambar 2.15 Arsitektur Jaringan LVQ (Fausett, 1994) .................................................. 28
Gambar 3.1 10-Fold Cross Validation pada Dataset ..................................................... 39
Gambar 3.2 Arsitektur Sistem Klasifikasi Kepribadian Menggunakan
Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Berbasis Web .............................................. 40
Gambar 3.3 ERD Sistem Klasifikasi Kepribadian Menggunakan
Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Berbasis Web .............................................. 42
Gambar 3.4 Context Diagram Sistem Klasifikasi Kepribadian Menggunakan
Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Berbasis Web .............................................. 43
Gambar 3.5 DFD Sistem Klasifikasi Kepribadian Menggunakan
Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Berbasis Web .............................................. 44
Gambar 3.6 DFD Level 2 Proses 1 Validasi Hak Akses ............................................... 45
Gambar 3.7 DFD Level 2 Proses 2 Kelola Dataset ....................................................... 45
Gambar 3.8 DFD Level 2 Proses 3 Pelatihan ................................................................ 46
Gambar 3.9 DFD Level 2 Proses 4 Pengujian ............................................................... 46
Gambar 3.10 Arsitektur LVQ dengan 15 input neuron ................................................... 47
Gambar 3.11 CDM Sistem Klasifikasi Kepribadian ....................................................... 48
xii
Gambar 3.12 LDM Sistem Klasifikasi Kepribadian ........................................................ 48
Gambar 3.13 PDM Sistem Klasifikasi Kepribadian ........................................................ 49
Gambar 3.14 Perancangan Antarmuka Halaman Utama ................................................. 50
Gambar 3.15 Perancangan Antarmuka Menu Halaman Utama ....................................... 50
Gambar 3.16 Perancangan Antarmuka Tentang Kepribadian ......................................... 51
Gambar 3.17 Perancangan Antarmuka Tentang LVQ ..................................................... 52
Gambar 3.18 Perancangan Antarmuka Pengembang ...................................................... 52
Gambar 3.19 Perancangan Antarmuka Log In Admin .................................................... 53
Gambar 3.20 Perancangan Antarmuka Halaman Home Admin ...................................... 54
Gambar 3.21 Perancangan Antarmuka Input Dataset ...................................................... 54
Gambar 3.22 Perancangan Antarmuka Lihat Dataset ...................................................... 55
Gambar 3.23 Perancangan Antarmuka Pelatihan dan Hasil ............................................ 56
Gambar 3.24 Perancangan Antarmuka Pengujian dan Hasil ........................................... 57
Gambar 3.25 Perancangan Antarmuka Detail Hasil Pengujian ....................................... 58
Gambar 3.26 Perancangan Antarmuka Lihat Tabel Uji .................................................. 58
Gambar 3.27 Perancangan Antarmuka Ubah Password .................................................. 59
Gambar 3.28 Perancangan Antarmuka Tes Kepribadian................................................. 60
Gambar 3.29 Perancangan Antarmuka Hasil Tes Kepribadian ....................................... 60
Gambar 4.1 Struktur Tabel admin pada MySQL ........................................................... 76
Gambar 4.2 Struktur Tabel dataset_raw pada MySQL.................................................. 77
Gambar 4.3 Struktur Tabel dataset_final pada MySQL ................................................ 77
Gambar 4.4 Struktur Tabel training pada MySQL ........................................................ 78
Gambar 4.5 Struktur Tabel testing pada MySQL .......................................................... 78
Gambar 4.6 Struktur Tabel bobot_final pada MySQL .................................................. 79
Gambar 4.7 Tampilan Halaman Utama ......................................................................... 80
Gambar 4.8 Tampilan Menu Halaman Utama ............................................................... 80
Gambar 4.9 Tampilan Halaman Tentang Kepribadian .................................................. 80
Gambar 4.10 Tampilan Halaman Tentang LVQ ............................................................. 81
Gambar 4.11 Tampilan Halaman Pengembang ............................................................... 82
Gambar 4.12. Tampilan Halaman Log In Admin ............................................................. 82
Gambar 4.13 Tampilan Halaman Home Admin .............................................................. 82
Gambar 4.14 Tampilan Halaman Input Dataset .............................................................. 84
Gambar 4.15. Tampilan Halaman Lihat Dataset .............................................................. 84
xiii
Gambar 4.16. Tampilan Pelatihan dan Hasil .................................................................... 85
Gambar 4.17. Tampilan Halaman Pengujian dan Hasil .................................................... 85
Gambar 4.18. Tampilan Halaman Detail Hasil Pengujian ............................................... 86
Gambar 4.19. Tampilan Halaman Lihat Tabel Uji ........................................................... 87
Gambar 4.20. Tampilan Halaman Ubah Password ........................................................... 87
Gambar 4.21. Tampilan Halaman Tes Kepribadian ......................................................... 88
Gambar 4.22. Tampilan Halaman Hasil Tes Kepribadian ................................................ 88
Gambar 4.23 Grafik Hasil Tingkat Akurasi Eksperimen Pengujian ke-1 ....................... 96
Gambar 4.24 Grafik Hasil Tingkat Akurasi Eksperimen Pengujian ke-2 ....................... 97
Gambar 4.25 Screenshot hasil klasifikasi pada Sistem Klasifikasi Kepribadian .......... 102
xiv
DAFTAR TABEL
Hal
Tabel 2.1 Contoh SRS .................................................................................................... 11
Tabel 2.2 Tabel Penomoran DFD ................................................................................... 17
Tabel 2.3 Tabel Notasi DFD ........................................................................................... 19
Tabel 2.4 Contoh Transformasi Variabel Karakteristik Lahan....................................... 24
Tabel 2.5 Tabel Confusion Matrix dengan 2 Kelas ........................................................ 34
Tabel 3.1 Tabel Contoh Atribut Pertanyaan dan Nilai Jawaban ..................................... 37
Tabel 3.2 Tabel Kelas dan Nilainya................................................................................ 38
Tabel 3.3 Kebutuhan Fungsional Sistem ........................................................................ 41
Tabel 3.4 Kebutuhan Non Fungsional Sistem ................................................................ 41
Tabel 4.1 Tabel Data Pelatihan (telah di-preprocessing) ............................................... 93
Tabel 4.2 Tabel Data Pengujian (telah di-preprocessing) .............................................. 93
Tabel 4.3 Tabel Uji Data Kfold ke-1 .............................................................................. 92
Tabel 4.4 Tabel Confusion Matrix .................................................................................. 92
Tabel 4.5 Detail Hasil Pengujian (𝛼 = 0.01 dan 𝑒𝑝𝑠 = 0.01) ....................................... 96
Tabel 4.6 Detail Hasil Pengujian (𝛼 = 0.02 dan 𝑒𝑝𝑠 = 0.01) ....................................... 98
Tabel 4.7 Rencana Pengujian Fungsional Sistem ......................................................... 101
xv
DAFTAR LAMPIRAN
Hal
Lampiran 1. Kuesioner Tes Kepribadian ......................................................................... 108
Lampiran 2. Data Hasil .................................................................................................... 112
Lampiran 3. Data Hasil Preprocessing ........................................................................... 115
Lampiran 4. Implementasi Fungsi ................................................................................... 118
Lampiran 5. Hasil Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan LVQ ............................................. 130
Lampiran 6. Hasil Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan LVQ ............................................ 136
Lampiran 7. Deskripsi dan Hasil Uji Pengujian Sistem .................................................. 139
Lampiran 8. Surat Pernyataan Kebenaran Informasi....................................................... 151
1
BAB I
PENDAHULUAN
Bab ini membahas mengenai latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan dan
manfaat, ruang lingkup, serta sistematika penulisan dari penelitian Tugas Akhir.
1.1. Latar Belakang
Psikologi merupakan suatu cabang ilmu pengetahuan yang mengkaji tentang
perilaku individu dalam berinteraksi dengan lingkungannya (Sukarti & Baihaqi,
2007). Perilaku individu ini berkaitan dengan tipe kepribadian yang dimiliki seorang
individu, di mana masing-masing individu tersebut memiliki kepribadian yang unik.
Tes kepribadian adalah sebuah tes yang dilakukan untuk menentukan tipe
kepribadian seseorang. Pengklasifikasian tipe kepribadian dapat dilakukan dengan
mengikuti tes kepribadian yang dikembangkan oleh Florence Littauer yang
mengklasifikasikan ke beberapa tipe yaitu Sanguinis Populer, Melankolis Sempurna,
Koleris Kuat, dan Phlegmatis Damai. Tes kepribadian ini berguna untuk mengenal
kepribadian dan potensi diri yang ada agar dapat mengoptimalkannya untuk
kesuksesan dalam kehidupan sosial (Littauer, 2011).
Pengklasifikasian tipe kepribadian yang dilakukan dengan tes kepribadian saat
ini sering kali masih menggunakan metode lama dan kurang memanfaatkan
teknologi yang ada. Tes kepribadian dengan metode lama dilakukan dengan
memberikan lembaran-lembaran kuesioner pada objek, lalu dikumpulkan hingga
dilakukan perhitungan tertentu untuk mendapatkan hasil kesimpulannya. Tes
kepribadian dengan metode lama ini tentunya menjadi kurang efektif dan memakan
waktu dalam prosesnya. Keterbatasan tenaga psikolog juga menjadi kendala
sehingga tes kepribadian dianggap kebutuhan mahal bagi beberapa individu.
Perkembangan teknologi yang semakin pesat telah banyak memberikan
manfaat dalam kehidupan manusia. Pemanfaatan teknologi yang begitu besar kini
membuat komputer dapat bekerja dengan meniru cara kerja otak manusia dengan
memanfaatkan metode jaringan syaraf tiruan. Metode tersebut dapat dimanfaatkan
untuk mengklasifikasi sebuah pola berdasarkan permasalahan tertentu seperti halnya
dalam mengklasifikasikan tipe kepribadian seseorang. Sehubungan dengan
2
pentingnya pengenalan kepribadian dan dilatarbelakangi beberapa alasan tersebut
maka perlu dibangunnya sebuah sistem klasifikasi kepribadian yang memanfaatkan
teknologi komputer. Sistem klasifikasi kepribadian ini sama seperti tes kepribadian
pada umumnya yaitu dapat mengklasifikasikan kepribadian seseorang ke dalam tipe
kepribadian tertentu berdasarkan sejumlah set pertanyaan yang menjadi alat ukur
dalam penentuan tipe kepribadian.
Klasifikasi kepribadian telah banyak diaplikasikan pada berbagai jurnal
ilmiah. Menurut Lukas, Aribowo, dan Wardhani (2004) proses klasifikasi
kepribadian yang menggunakan sistem pakar dengan metode ketidakpastian
(uncertainty) ternyata hanya mampu menjawab 10 pertanyaan dari 20 pertanyaan
yang ada dengan tingkat kepercayaan yang baik (Lukas et al., 2004). Menurut
Yunmar dan Phoa (2011) berdasarkan paper penelitiannya tes kepribadian dengan
metode multi-layer perceptron memberikan hasil presisi yang kurang baik karena
tidak menghasilkan kesinkronan yang pasti dalam rasio pembobotan antar neuronnya
(Yunmar & Phoa, 2011). Dari beberapa penelitian tersebut menunjukkan bahwa
metode-metode yang telah digunakan sebelumnya belum memberikan hasil yang
maksimal, untuk itu perlu dilakukan penelitian mengenai klasifikasi kepribadian
dengan menggunakan metode yang lain.
LVQ merupakan salah satu metode dalam jaringan syaraf tiruan yang dapat
mengklasifikasikan pola ke dalam kelas atau kategori tertentu. Dalam jurnal ilmiah,
metode LVQ memberikan hasil prediksi sampai dengan tingkat ketepatan 100%
(Azis et al., 2006). Menurut Nurkhozin, Irawan dan Mukhlash (2011) hasil uji coba
algoritma jaringan syaraf tiruan yang membandingkan antara metode
Backpropagation dan LVQ didapatkan bahwa LVQ memberikan kinerja dan tingkat
akurasi yang lebih baik (Nurkhozin et al., 2011).
Beberapa hasil penelitian metode LVQ sebelumnya menunjukkan bahwa LVQ
mampu memberikan kinerja yang baik sehingga penulis tertarik untuk
mengklasifikasikan tipe kepribadian dengan menggunakan metode LVQ. Sistem
klasifikasi kepribadian yang memanfaatkan metode LVQ ini diharapkan mampu
memberikan hasil output yang lebih akurat. Sistem klasifikasi kepribadian akan
dibangun berbasis web sehingga nantinya dapat digunakan oleh kalangan umum
dimanapun dan kapanpun tanpa bantuan seorang pakar secara langsung.
3
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan maka dapat disusun rumusan
masalah yaitu bagaimana membuat sistem klasifikasi kepribadian menggunakan
jaringan syaraf tiruan LVQ berbasis web.
1.3. Tujuan dan Manfaat
Tujuan yang dicapai dari penelitian Tugas Akhir ini adalah terciptanya suatu
sistem klasifikasi kepribadian menggunakan jaringan syaraf tiruan LVQ yang
berbasis web.
Adapun manfaat dilakukan penelitian Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut :
1. Membantu memudahkan seseorang untuk mengenal kepribadiannya masing-
masing.
2. Menambah wawasan mengenai ilmu di bidang psikologi dan memperdalam
pengetahuan mengenai jaringan syaraf tiruan khususnya pada metode LVQ.
1.4. Ruang Lingkup
Ruang lingkup dari penelitian Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut :
1. Sistem klasifikasi kepribadian ini menggunakan sejumlah set pertanyaan yang
memiliki 4 pilihan jawaban yang mewakili sifat karakter sebagai input dan
dibatasi sampai 15 pertanyaan untuk membatasi jumlah kombinasi data pelatihan
yang terlampau banyak.
2. Sistem yang dibangun menggunakan model proses pengembangan perangkat
lunak waterfall.
3. Sistem yang dibangun merupakan sistem berbasis web yang menggunakan
bahasa pemrograman PHP dan sistem manajemen basis data MySQL.
4. Output dari sistem ini adalah tipe kepribadian. Tipe kepribadian dibagi menjadi
4 kelas/kategori yaitu Sanguinis, Melankolis, Koleris, dan Phlegmatis.
1.5. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan yang digunakan dalam tugas akhir ini terbagi dalam
beberapa pokok bahasan, yaitu :
4
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini membahas latar belakang, rumusan masalah, tujuan dan
manfaat, ruang lingkup dan sistematika penulisan dalam
pembuatan tugas akhir mengenai Sistem Klasifikasi Kepribadian
Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Berbasis Web.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
Bab ini menyajikan tinjauan pustaka yang berhubungan dengan
topik tugas akhir. Tinjauan pustaka yang digunakan dalam
penyusunan tugas akhir ini meliputi teori kepribadian, pengertian
sistem berbasis web, proses pengembangan perangkat lunak,
preprocessing data, jaringan syaraf tiruan, algoritma pelatihan dan
pengujian LVQ, Evaluasi Kinerja Classifier, PHP, dan MySQL.
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
Bab ini menyajikan mengenai pembahasan tahapan dari model
pengembangan perangkat lunak Waterfall yang meliputi tahap
analisis dan perancangan. Tahap analisis ini dijelaskan mengenai
pengumpulan data, deskripsi umum sistem, kebutuhan fungsional
dan non fungsional, pemodelan data, dan pemodelan fungsional.
Sedangkan tahap perancangan dijelaskan mengenai perancangan
arsitektur jaringan syaraf tiruan, perancangan struktur data,
perancangan antarmuka dan perancangan fungsi.
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Bab ini menyajikan mengenai pembahasan tahapan dari model
pengembangan perangkat lunak Waterfall yang meliputi tahap
implementasi dan pengujian. Tahap implementasi ini dijelaskan
mengenai lingkungan implementasi sistem, implementasi data,
implementasi antarmuka, implementasi fungsi dan implementasi
jaringan syaraf tiruan LVQ. Sedangkan tahap pengujian
dijelaskan mengenai pengujian fungsional sistem.
5
BAB V PENUTUP
Bab ini merupakan kesimpulan dari bab-bab yang dibahas
sebelumnya dan saran untuk pengembangan penelitian tugas akhir
lebih lanjut.
Recommended